Amazon Athena pour Apache Spark est désormais disponible dans les notebooks Amazon SageMaker
Amazon SageMaker prend désormais en charge Amazon Athena pour Apache Spark, offrant ainsi une nouvelle expérience de notebooks et une expérience Spark rapide sans serveur au sein d'un espace de travail unifié. Désormais, les ingénieurs, analystes et scientifiques des données peuvent facilement interroger des données, exécuter du code Python, développer des tâches, former des modèles, visualiser des données et travailler avec l'IA depuis un seul endroit, sans infrastructure à gérer ni facturation de second niveau.
Athena pour Apache Spark évolue en quelques secondes pour prendre en charge toutes les charges de travail, qu'il s'agisse de requêtes interactives ou de tâches de plusieurs pétaoctets. Athena pour Apache Spark fonctionne désormais sur Spark 3.5.6, le même moteur Spark hautes performances disponible sur AWS et optimisé pour les formats de tables ouvertes tels qu'Apache Iceberg et Delta Lake. Il vous apporte de nouvelles fonctionnalités de débogage, une surveillance en temps réel dans l'interface utilisateur de Spark et une communication interactive sécurisée entre clusters via Spark Connect. Lorsque vous utilisez ces fonctionnalités pour traiter vos données, Athena pour Spark applique désormais les contrôles d'accès au niveau des tables définis dans AWS Lake Formation.
Athena pour Apache Spark est désormais disponible avec les notebooks Amazon SageMaker dans toutes les régions où Amazon SageMaker Unified Studio est pris en charge. Pour en savoir plus, consultez la page sur la version 3.5 du moteur Apache Spark, le blog AWS News ou la documentation relative à Amazon SageMaker. Consultez le Guide de mise en route pour l'essayer à partir des notebooks Amazon SageMaker.